一台内存加到顶的 128G Mac，我用系统显存上限把它真实卡成 16G / 32G / 64G / 128G 四档，同一批开源大模型（通义千问 Qwen3 4B/8B/14B/27B、混合专家版 30B，Meta 的 Llama 3.3 70B）全部各跑一遍。结论先说：内存不买速度，买的是「装不装得下」和「能记多长」。同一个 30B 混合专家模型，在 32G/64G/128G 上都是每秒 87 到 97 个字，速度几乎不变；但同一个 27B，32G 只准它记 4,096 字，64G 记 32,768 字，128G 能记 262,144 字。下面是四档全部数字，以及一张判决表。
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实测方法：一台机器，卡成四台
我没有四台不同配置的机器，用的是同一台 128G 统一内存的 Mac，靠 sysctl iogpu.wired_limit_mb 把系统显存上限分别锁到 16G（10922MB）、32G（21845MB）、64G（43690MB），128G 档不设限。先说清一件事：Mac 的内存和显存是同一块，叫统一内存，系统只肯拿大约三分之二给模型用——16G 的机器，模型真能用的显存只有 10.9G。四档 × 本机现有模型（Ollama 本地通道）全部真跑，数字来自 bench/tier_*.json。
16G 档：反常识的开局——塞一半反而更快
通义千问 4B/8B/14B 都能整个塞进 10.9G 显存，速度分别是 134、81、45 字/秒。真正反常识的是 30B 混合专家版：显存不够，只塞进去 54%，剩下的甩给 CPU，按理该更慢——结果它跑出每秒 61 个字，比整个塞进显存的 14B（45 字/秒）还快三成。代价是：它只被允许记 4,096 字，显存不够，上下文被悄悄砍掉。
32G 档：看起来很美，一开长上下文就露馅
32G 上，30B 混合专家整个进了显存，速度直接拉到每秒 87 字；27B 稠密模型也完整装下，21 字/秒。看起来很美——直到我让 27B 记 32,768 字（三万两千字）：显存立刻不够，一成模型被挤到 CPU，速度从 21 掉到 17，掉了近两成。结论：32G 能跑，但一干长活就得将就。
64G 档：终于能真正干活
64G 上，27B 和 30B 都能带着 32,768 字的上下文整个待在显卡里，速度一点没掉（27B 仍 20.7 字/秒，30B 仍 88.5 字/秒）。那 70B 呢？Meta 的开源大模型 Llama 3.3 70B，在 64G 上只能塞进去八成（82% 进显存），首字要等 12 秒，跑起来每秒 6.2 个字。
128G 档：装得下，也跑不动
上了 128G，70B 终于整个塞进显存，可速度只有每秒 6.6 个字——比 64G 的 6.2 快不了多少。70B 不是内存问题，是芯片带宽问题：装得下也跑不动，别为了它花钱买 128G。128G 真正买到的，是同一个 27B 能记的字从 4,096 变成 262,144，外加跑 70B 的入场门票——一张进去也没多大用的门票。
一条规律
内存决定装不装得下、能记多长；速度由芯片带宽决定，跟内存大小基本没关系。多花的每一档钱，买的不是更快的 AI，是更大的记性。
四档判决表
- 16G：4B/8B/14B 能整个塞进显存，只够入门玩玩，30B 只能记 4,096 字
- 32G：27B / 30B 都装得下，30B 每秒 87 字；一开长上下文就溢出、速度掉近两成——能跑，干长活将就
- 64G：27B / 30B 带着 3 万 2 千字上下文整个待在显卡里，速度一点不掉——想真拿本地干活，就是这档
- 128G：同一个 27B 能记 262,144 字；70B 全塞进去也只有 6.6 字/秒——只有数据死活不能出门、还要喂超长文档的人才值，别为了 70B 买它
实测环境与数字汇总
- 机器：Mac 顶配款（M5 Max，128G 统一内存）；本地推理框架：Ollama
- 限显存：
sysctl iogpu.wired_limit_mb，16G=10922MB / 32G=21845MB / 64G=43690MB / 128G=不限 - 30B 混合专家速度：16G 61 字/秒（54% 进显存）→ 32G 87 字/秒 → 64G 88.5 字/秒 → 128G 96.8 字/秒
- 27B 稠密模型上下文（Ollama 自动分配）：32G 4,096 字 → 64G 32,768 字 → 128G 262,144 字
- 70B 速度：64G 6.2 字/秒（82% 进显存）→ 128G 6.6 字/秒（100% 进显存）
本文数据均为 2026-09-01 本人真机记录，不同机型、模型、量化档结果会不同，请以自己的实测为准。
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